2019年度中國AIoT企業TOP100排行榜
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2019中國智能風控企業50強

2019-07-28 eNet&Ciweek/看虎

2019中國智能風控企業50強
排名公司全稱簡稱/品牌名稱
1同盾科技有限公司同盾科技
2集奧聚合(北京)科技有限公司集奧聚合
3北京量科邦信息技術有限公司量化派
4第四范式(北京)技術有限公司第四范式
5北京頂象技術有限公司頂象技術
6上海壹賬通金融科技有限公司金融壹賬通
7北京數美時代科技有限公司數美科技
8北京閃銀奇異科技有限公司閃銀奇異
9上海氪信信息技術有限公司氪信科技
10瀚思安信(北京)軟件技術有限公司瀚思科技
11華青融天(北京)技術股份有限公司華青融天
12浙江邦盛科技有限公司邦盛科技
13深圳白騎士大數據有限公司白騎士
14江蘇通付盾科技有限公司通付盾
15神策網絡科技(北京)有限公司神策數據
16上海勃池信息技術有限公司探知數據
17北京百分點信息科技有限公司百分點
18北京中數智匯科技股份有限公司中數智匯
19星環信息科技(上海)有限公司星環科技
20深圳市和訊華谷信息技術有限公司極光大數據
21金電聯行(北京)信息技術有限公司金電聯行
22杭州摩羯數據有限公司魔蝎數據
23北京騰云天下科技有限公司TalkingData
24極融云(上海)企業發展有限公司極融云
25上海冰鑒信息科技有限公司冰鑒科技
26慧安金科(北京)科技有限公司慧安金科
27成都數聯銘品科技有限公司BBD數聯銘品
28上海騰梭科技有限公司騰梭科技
29穎投信息科技(上海)有限公司妙盈科技
30深圳維恩貝特科技股份有限公司維恩貝特
31布比(北京)網絡技術有限公司布比
32深圳前海大數金融服務有限公司前海大數金融
33元素征信有限責任公司元素征信
34杭州有數金融信息服務有限公司有數金服
35浙江電融數據技術有限公司電融數科
36上海暢圣計算機科技有限公司暢圣大數據
37新顏科技(北京)有限公司新顏科技
38上海誠數信息科技有限公司聚信立
39北京鼎泰智源科技有限公司法海風控
40北京云圖征信有限公司云圖征信
41上海風報企業征信服務有限公司風報企業征信
42北京神州微融金融信息服務有限公司神州微融
43百融云創科技股份有限公司百融云創
44天創信用服務有限公司天創信用
45重慶譽存大數據科技有限公司譽存科技
46天云融創數據科技(北京)有限公司天云大數據
47鑫涌算力信息科技(上海)有限公司信用算力
48算話征信服務(上海)有限公司算話征信
49山西晟盾信息科技有限公司山西晟盾
50北京旨令科技有限公司旨令金服
2019《互聯網周刊》&eNet研究院選擇排行

互聯網金融概念的出現源于新興技術的涌入,金融業務與互聯網和通信技術的融合之下,互聯網金融出現。走過最初的萌芽和成長階段,今天中國的互聯網金融市場正處于市場體量不斷膨脹的爆發期。但是,金融科技創新與銀行數字化轉型不會改變金融風險的實質,金融的核心是風控,互聯網金融的核心是大數據、人工智能、云服務與物聯網等融合而成的智能風控技術。

個人信貸單筆數額小、數量大,需要大量的人力和時間投入,工作效率提升和成本控制很難取得令人滿意的效果,而且用戶需求的個性化和差異化趨勢越來越明顯。因此,向金融科技公司購買服務成了金融機構布局互聯網金融的重要手段,大量金融科技公司、第三方風控服務商在這一需求下誕生。

這是一個好的開頭

金融科技公司作為獨立的市場主體出現不過四五年的時間,2012年以后,金融科技公司數量陡增。時至今日,主營業務涉及智能風控技術的公司已經達到數百家。在這幾年的迅速發展中,這些金融科技公司通過對金融機構的數據賦能體現了其獨特的市場價值。

數據是金融科技發展的基礎,大數據技術在風控環節的應用出現了取代傳統風控方法的趨勢。傳統個人信貸的審批是通過客戶歷史信用信息和個人消費情況,對申請人風險進行評分和預測,數據一般呈現分散化、碎片化的特點,真實、有效及完整的數據往往很難獲取,信息不對稱難以消除。

與傳統方法相比,智能風控中的數據收集有精準、豐富、實時的優勢。大數據拓寬了風險識別維度,傳統方法的參考項比較有限,一般只有身份信息、資產狀況、信用記錄等。而智能風控收集大量的數據,甚至可以列舉幾百上千個參考項,用戶的社交信息、購物喜好、支付信息、征信狀況等信息都是有價值的數據。

因而,大數據金融幫助平臺通過線上以更低的成本、更可控的風險獲客。傳統風控過程需要大量的人力、物力支撐,同時服務的人群數量也十分有限。而在互聯網金融時代,大數據、云技術等先進科技會將問題逐一解決。

技術融合是智能風控的必經之路

發展到今天,智能風控環節可細化為四大基本流程,包括數據收集、行為建模、用戶畫像和風險定價。流程的豐富需要技術的支撐,以大數據、AI技術、生物識別和區塊鏈技術為代表,未來越來越多先進科技將會被用于金融領域。

大數據與AI技術的融合可以最明顯地提升大數據風控效果。比如,活體識別、OCR、聲紋識別、虹膜識別等多種技術可以提供更加全面的身份識別,降低欺詐風險。通過算法調優和計算能力提升,半監督學習等新技術正在應用到反欺詐等風控場景,降低對專家經驗和數據的依賴。

物聯網和區塊鏈技術解決數據問題。物聯網通過傳感器等設備采集線下數據,豐富數據維度。如車聯網數據,將豐富車險駕駛行為數據維度,從而實現風險定價。區塊鏈規定數據使用的邊界,保證數據的一致性,解決了數據共享的信任問題。通過區塊鏈建立多方數據共享平臺,不同機構不再是一個個數據孤島,大幅度降低了金融機構獲取數據的門檻與成本。

云計算增強計算能力。通過金融云平臺,金融機構可以同時應對數以百萬計的流量,極大提高風控系統的響應速度。此外,生物特征識別、機器學習、自然語言處理、計算機視覺和知識圖譜等更多技術正應用在智能風控環節。在技術的延伸過程中,智能風控的應用將趨于成熟,也只有多項技術融合才能使智能風控更完善。

中間層用戶帶動金融科技發展

現階段,不管是各類銀行、消費金融公司還是互聯網金融機構,對于智能風控還都處于嘗試階段。這與智能風控現在所處的發展階段有關,也與各家企業性質有關。同盾科技聯合創始人馬駿驅曾表示:“以傳統的銀行業為例,大銀行和中小城市商業銀行、農村商業銀行在布局金融科技方面會表現出非常大的區別。”

其中,銀行一類的傳統金融機構對創新技術手段很謹慎,需要長時間驗證。尤其是大型商業銀行與領先的股份制商業銀行,其自身擁有成熟的風控體系和技術布局,金融科技公司扮演的主要是協同的角色,如提供數據源、聯合建模等。

而在與中小型銀行的合作中,金融科技公司可以發揮的余地更多,比如為銀行提供從數據治理、產品設計、風控系統流程構建、人才培養等一條龍服務。因此,在金融科技公司服務的各種客戶類別中,城市商業銀行、股份制商業銀行、消費金融公司和互聯網借貸公司客戶數量占比最多。

對于創新技術,股份制銀行與城市商業銀行這兩個群體在業務創新方面更為活躍。“目前而言,我們見到創新活力最多是來自中層用戶。比如北京銀行、江蘇銀行等,還有一些‘小而美’的銀行,比如泰隆銀行、臺州銀行、江南農商行等。”對于背后原因,馬駿驅介紹道:“每一家銀行都希望用一些創新的方法,去開拓傳統銀行還沒有覆蓋到的地方。所以,從總體活力來看,其實是中間層在帶動整體發展。”

結語

金融是國家經濟的血脈,長遠來看,互聯網金融會在未來的金融產業版圖中占據重要地位,智能風控技術也必然成為未來幾年的熱點市場。目前的智能化技術仍然需要與傳統風控模型互補,才能對客戶風險進行更及時有效的識別、預警。百融云創行業研究中心主任薛婧表示:“金融科技公司不能完全利用這些技術來進行風控管理,我們要把它當做提升整體效率的工具。”

不論什么時候,技術與人的知識經驗相結合才能更好地發揮工具的作用,達到最佳的使用效果,從而為企業發展帶來價值。

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